Donnerstag, 09. Juli 2020

Mensch + Maschine = Gesundheit - Entlastung statt Ersatz

Ausgabe 2020.06
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Entlastung statt Ersatz
Genau diese aufsehenerregenden Ergebnisse sorgen aber auch für Unbehagen unter Skeptikern. „Das liegt häufig an der Vorstellung, dass die künstliche Intelligenz versuche, den Menschen irgendwann zu ersetzen“, erläutert Dorffner. „Davon sind wir aber nicht nur meilenweit entfernt, das Ziel der KI liegt vor allem darin, Ärzte zu unterstützen und zu entlasten.“ Vorteile böten sich viele, so Dorffner. „Künstliche Systeme können theoretisch unbegrenzt mit Daten gefüttert werden und Datenmengen durchforsten, die die menschliche Kapazität übersteigen.“ Durch diese entlastende Tätigkeit bleibe den Ärzten dann mehr Zeit für das, was künstliche Systeme nicht liefern können: „Künstliche Intelligenz besitzt kein Bauchgefühl und keine Intuition. Die Systeme können Diagnosen liefern, aber nicht hinterfragen. Sie können dem Patienten keine Hintergründe erklären, keine Heilungschancen aufzeigen, nicht Mut machen, keine Angst nehmen“, so Dorffner. In der Praxis steige daher die Akzeptanz unter Ärzten dort, wo KI schon zum Einsatz komme.

Lösungen für konkrete medizinische Fragestellungen
Viele erfolgversprechende Projekte warten jedoch noch darauf, tatsächlich angewendet zu werden: „Die Software zu programmieren, ist nur der erste Teil. Das fertige Produkt ist dann ein medizinisches Produkt – und diese unterliegen strengen Auflagen“, so der Informatiker, der auch seine Habilitation dem Bereich künstliche Intelligenz in der Medizin widmete, bevor er die Leitung des Instituts für Artifical Intelligence übernahm. „Dort erforscht mein Team – bestehend aus Informatikern, Technikern und einer Ärztin – unterschiedliche Methoden. Wir haben aber auch eine Servicefunktion für die Klinik. Das bedeutet, wir erhalten häufig Daten und sehr konkrete Fragestellungen von den Ärzten und entwerfen dann gemeinsam Maschinenlernsysteme.“ Ein solches KI-System, das das Institut derzeit in Zusammenarbeit mit der Klinik für Innere Medizin II entwickelt, soll in Zukunft beispielsweise dafür sorgen, eine seltene Herzerkrankung namens kardiale Amyloidose zu erkennen. Dabei handelt es sich um eine Ansammlung einer biologischen Substanz im Herzen. Mit Kollegen aus der Kinderklinik arbeitet das Forscherteam rund um Dorffner wiederum an einem Maschinenlernsystem, das ein häufiges Problem bei Säuglingen erkennen soll: Die Software soll dann früh darauf aufmerksam machen, wenn sich der Ductus in der Luftröhre der Babys nicht wie normal schließt. Ein weiteres von Dorffner und Kollegen entwickeltes System ist hingegen bereits im Einsatz und liefert automatisierte Auswertungen von Aufnahmen aus dem Schlaflabor – von Gehirnwellen bis zur Atmung.

Vielseitiges Gebiet
Neben dem „maschinellen Lernen“ gibt es aber auch weitere erfolgversprechende Felder der künstlichen Intelligenz in der Medizin. So stellen „wissensbasierte Systeme“ das immer reichhaltiger werdende medizinische Expertenwissen für Ärzte entscheidungsunterstützend zur Verfügung. Dabei können auch Texte als Datenquellen fungieren, denn die „Sprachtechnologie“ – jener Teil der KI, der sich mit dem Verstehen natürlicher Sprachen beschäftigt – hat Methoden entwickelt, die beispielsweise das Wissen aus medizinischen Fachartikeln verstehen und zuordnen können. Und natürlich ist auch die „intelligente Robotik“ nicht mehr aus der Medizin wegzudenken, wobei es sich hier genau genommen nicht um künstliche Intelligenz handelt, so Dorffner: „Bei der robotergesteuerten Chirurgie hat ja immer noch der Mensch in Form des Chirurgen die Zügel in der Hand und lenkt etwa einen ferngesteuerten Arm. Wir sprechen von einem Roboter eigentlich nur dann, wenn er zu eigenständigem Verhalten fähig ist.“ Die Version des selbstständigen Roboters im OP-Saal sieht der Experte aber nicht, oder zumindest nicht in absehbarer Zukunft: „Ich denke, die große Chance liegt in der Kombination Mensch und Maschine.“ „Human in the loop“ heißt diese Zusammenarbeit in der Fachsprache: Das System bewertet Daten und erstellt daraus Diagnosen, zusätzlich stellt es reichhaltiges medizinisches Wissen auf Knopfdruck zur Verfügung und liefert so in kurzer Zeit Entscheidungshilfen. Die endgültige Entscheidung aber, wie der Patient behandelt wird, trifft der Arzt.

SPRECHEN SIE SCHON KI?

Die künstliche Intelligenz hat in vielen Bereichen unseres Lebens bereits Einzug gehalten und auch in der Medizin wird ihr großes Zukunftspotenzial prophezeit. Doch auch wenn viele der Begriffe in aller Munde sind – was ist eigentlich was? Ein kurzer Leitfaden.

Künstliche Intelligenz (KI)
Bereits in den 1950er-Jahren wurde der Begriff „künstliche Intelligenz“ geprägt. Die dahinterliegende Idee: typisch menschliche Fähigkeiten, wie zum Beispiel das Lernen, mit Computern zu imitieren.

Maschinelles Lernen
Dieser Teilbereich der KI beschreibt die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ähnlich wie Menschen lernen künstliche Systeme aus Beispieldaten. Nach der Lernphase kann das System aus diesen Erfahrungen allgemeine Regeln ableiten und bei realen Fällen anwenden. Dazu bauen Algorithmen ein statistisches Modell auf, das auf den Trainingsdaten beruht.

Deep Learning
Damit wird ein Teilbereich des maschinellen Lernens bezeichnet. Diese Methode nutzt sogenannte neuronale Netze sowie große Datenmengen zur Entscheidungsfindung – ähnlich wie das menschliche Gehirn, das ebenfalls aus miteinander verschalteten Neuronen besteht. Mit dieser Methode kann das Erlernte auf Basis neuer Informationen immer wieder mit neuen Inhalten verknüpft und erweitert werden. Eine auf Deep Learning basierende Software ist etwa in der Lage, anhand von Bildern oder Signalen Anzeichen für Erkrankungen zu erkennen.

Künstliches neuronales Netz
Dieses Modell ist dem Aufbau des menschlichen Gehirns nachempfunden. Es besteht aus miteinander verbundenen Neuronen, durch deren spezielle Anordnung und Verknüpfung sich Anwendungsprobleme aus verschiedenen Bereichen wie der Statistik, der Technik oder den Wirtschaftswissenschaften computerbasiert lösen lassen.

Big Data
Mit diesem Begriff sind enorme Datenmengen unterschiedlicher Herkunft, Qualität, Heterogenität etc. gemeint – kurz gesagt, nicht einheitliche Daten, deren Auswertung und Analyse bisher eine große Herausforderung darstellen. Dank künstlicher Intelligenz wird in diesem Bereich großes Potenzial gesehen. Beispielsweise verspricht man sich in der Medizin, sobald diese unterschiedlichen Daten analysiert werden können, mehr Wissen über den menschlichen Bauplan, etwa über Gen-, Molekularoder Proteinanalysen und bessere personalisierte Behandlungsmöglichkeiten.

Übersicht zu diesem Artikel:
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